文章目录
- Python分类模型评估指标
- 准确率（Accuracy）
- 精确率（Precision）
- 召回率（Recall）
- F1值（F1 Score）
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）
- ROC曲线和AUC值
- 1. 准备数据集
- 2. 初始化并训练逻辑回归模型
- 3. 获取预测概率并计算ROC曲线和AUC值
- 4. 绘制ROC曲线
- 5. 整合代码
- 结论
Python分类模型评估指标
在机器学习中，分类模型是常见的一种模型。在训练分类模型之后，我们需要对其进行评估，以了解其性能如何。在本教程中，我们将介绍Python中常用的分类模型评估指标。
准确率（Ac
